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發布時間：2023-09-28 10:31
由于產生了大量數據，數據科學現已成為許多行業的重要組成部分，也是 IT 界討論最多的話題之一。隨著時間的推移，數據科學越來越受歡迎，公司也開始使用數據科學技術來發展業務和提高客戶滿意度。在本文中，你將了解什么是數據科學以及了解數據科學的聲明周期、以及學習數據科學的前提條件。
數據科學是一個研究領域，它處理大量數據，并使用先進的工具和技術來發現隱形模式、提取有意義的信息并做出商業決策。數據科學使用先進的機器學習算法來創建預測模型。用于分析的數據可以來自許多不同的來源，并以各種格式呈現。既然你已經知道什么是數據科學，那么讓我們來看看數據科學的生命周期。
既然知道了什么是數據科學，我們就來關注一下數據科學的生命周期。數據科學生命周期包括五個不同的階段，每個階段都有各自的挑戰：
a.捕獲：數據采集：數據采集、數據錄入、信號接收、數據挖掘。這一階段包括收集原始數據、結構化數據和非結構化數據。
b.維護：數據存儲、數據清理、數據錄入、數據處理、數據架構。這一階段包括將原始數據轉換成可用的形式。
c.處理：數據提取、數據聚類/分類、數據建模、數據匯總。數據科學家利用準備好的數據，檢查其模式、范圍和差異，以確定其對預測分析的有用性。
d.分析：探索/確認、預測分析、回歸、文本信息提取、定性分析。這是生命周期的真正組成部分。這一階段涉及對數據進行各種分析。
e.交流：數據報告、數據可視化、業務分析、決策制定。在最后一個階段，分析師以表格、圖形和報告等易于閱讀的形式編寫分析報告。
在學習數據科學之前，你應該了解以下一些基礎概念
a.機器學習：機器學習是數據科學的支柱。數據科學家需要對機器學習有扎實的了解，并掌握基本的統計學知識。
b.建模：通過數學模型，你可以根據已掌握的數據快速進行計算和預測。建模也是機器學習的一部分，涉及確定解決特定問題的最佳算法以及如何訓練這些模型。
c.統計學：統計學是數據科學的核心。掌握扎實的統計學知識可以幫助你提取更多情報，獲得更有意義的結果。
d. 編程：成功實施數據科學項目需要一定程度的編程。最常見的編程語言是 Python 和 R。Python 特別受歡迎，因為它簡單易學，并支持多個數據科學和 ML 庫。
e.數據庫：一名合格的數據科學家需要了解數據庫如何工作、如何管理數據庫以及如何從中提取數據。
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